Details
| Title | Нейросетевой алгоритм прогнозирования свойств пластов в межскважинном пространстве для уточнения геологического и гидродинамического моделирования: выпускная квалификационная работа магистра: направление 01.04.03 «Механика и математическое моделирование» ; образовательная программа 01.04.03_04 «Математическое моделирование процессов нефтегазодобычи» |
|---|---|
| Creators | Арбузов Даниил Николаевич |
| Scientific adviser | Хасанов Марс Магнавиевич |
| Organization | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Физико-механический институт |
| Imprint | Санкт-Петербург, 2025 |
| Collection | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
| Subjects | нейросетевой алгоритм ; прогнозирование свойств пластов в межскважинном пространстве ; уточнение геологического и гидродинамического моделирования ; neural network algorithm ; predicting reservoir properties in interwell space ; refine geological and hydrodynamic modeling |
| Document type | Master graduation qualification work |
| File type | |
| Language | Russian |
| Level of education | Master |
| Speciality code (FGOS) | 01.04.03 |
| Speciality group (FGOS) | 010000 - Математика и механика |
| DOI | 10.18720/SPBPU/3/2025/vr/vr25-4014 |
| Rights | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение) |
| Additionally | New arrival |
| Record key | ru\spstu\vkr\38623 |
| Record create date | 9/23/2025 |
Allowed Actions
–
Action 'Read' will be available if you login or access site from another network
| Group | Anonymous |
|---|---|
| Network | Internet |
Данная работа посвящена рассмотрению известных способов прогнозирования свойств в межскважинном пространстве при построении геологической модели, рассмотрение основных проблем при построении. В результате работы разработан нейросетевой алгоритм прогнозирования ГИС, РИГИС в межскважинном пространстве, проведено апробирование на нескольких месторождениях, проведено апробирование с адаптацией геологической и гидродинамической моделью и проведен прогнозный расчет с целью оценки влияния прогнозных ГИС на характер работы скважин в модели.
This work examines existing methods for predicting properties in interwell space when constructing a geological model and discusses the main modelling challenges. As a result of the study, a neural network algorithm was developed for predicting well log and reservoir properties in interwell space. The algorithm was tested on several oilfields, validated with adjustments to the geological and hydrodynamic models, and used for predictive calculations to assess the impact of predicted well logs on well performance in the model.
| Network | User group | Action |
|---|---|---|
| ILC SPbPU Local Network | All |
|
| Internet | Authorized users SPbPU |
|
| Internet | Anonymous |
|
- 3c9690a1f17559c5298a1af1aa703cb02b517e7d713ebc0bd622618947a7ac43.pdf
- 22f409296fe343ed48974c465ef7cea4438f98a12ddbeb707a68629bd9f861c4.pdf
- 3c9690a1f17559c5298a1af1aa703cb02b517e7d713ebc0bd622618947a7ac43.pdf
- cea7bfb1335aa69efafb4839d4df3c56366fa88c060914b925018115f0bc47df.pdf
- 3c9690a1f17559c5298a1af1aa703cb02b517e7d713ebc0bd622618947a7ac43.pdf
- Microsoft Word - 8?;><.docx
- 5597d68f8473f64c433a05ea5293e849c81b0dbfc2d4ccadd31104273c8231f4.pdf
Access count: 1
Last 30 days: 1
